Применение искусственного интеллекта (ИИ) в бизнесе помогает увеличить средний чек, повысить удовлетворенность клиентов сервисом, точнее проводить маркетинговые кампании. Довольно часто, когда мы говорим о моделях Artificial Intelligence (AI), имеется в виду ИИ на базе machine learning.
Машинное обучение может производиться тремя способами:
С учителем (supervised learning). В этом случае алгоритм учится на большом объеме данных, специально размеченных постановщиком задачи. Нейросеть получает ответ на вопрос, учится анализировать информацию, выявлять общие принципы. В роли наставника может выступать один человек или группа специалистов. Особенностью этого типа ML является необходимость разметить объемный массив информации, что долго и дорого.
Без учителей (unsupervised learning). При использовании этого способа нейросеть на входе получает неразмеченные данные, в которых сама пытается найти общие признаки и связи. Нейросети, которые обучались без наставника, хорошо решают задачи выявления аномалий, поиска ассоциаций, деления большого массива информации на группы. Нейросеть выделяет критерии отличия и на их основе кластеризует данные. Дальнейшая аналитика групп проводится людьми.
Основные риски, с которыми могут столкнуться разработчики нейросети без учителей, — обучение будет более продолжительным, чем с наставником и требовать больше исходных данных. Также в этом случае повышается риск ошибки.
С подкреплением (reinforcement learning). Указанный метод заключается в том, что нейросеть тренируют на выполнение определенной задачи со строго заданными результатами. Обработав однажды данные случайным образом, компьютерный алгоритм получает обратную связь. Нейросеть понимает, по каким показателям ее оценивали и в следующий раз старается обработать информацию так, чтобы им соответствовать. Для применения этого метода важно формулировать четкие задачи и критерии оценки. Программа пробует стратегии, формируя паттерн, позволяющий получить максимальное число баллов. Обучение по указанному методу занимает много времени и требует большого количества реальных примеров.
Например, нейросеть, которую готовят для работы в техподдержке, может распознавать вопросы пользователей и отвечать на них. За правильные ответы она получает положительную обратную связь, за некорректные — отрицательную.
AI-модели помогают бизнесу в ряде процессов. В частности, они:
- Сегментируют клиентов по их поведению.
- Снижают нагрузку на сотрудников.
- Создают персонализированные предложения, опирающиеся на историю взаимодействия с клиентами.
- Прогнозируют отток клиентов. Анализируют поведение, реакции и эмоциональный тон сообщений, сигнализируют о негативных настроениях и помогают удержать аудиторию.
Предиктивный скоринг позволяет оценить перспективность лидов. А повышение точности прогнозирования положительно сказывается на снижении издержек и росте прибыли.